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无比困难的决定?蔡英文宣布延长兵役年轻人不买账******

  中新网12月28日电 综合台湾媒体报道,27日,台湾地区领导人蔡英文时隔744天召开记者会,宣布从2024年1月1日起,2005年1月1日以后出生的役男,义务役役期由4个月延长为1年。台湾舆论对这一改革批评声浪不小,“票投民进党,青年上战场”也已经成为了台湾年轻人的惯用讽刺语。

蔡英文。图片来源:台湾中时新闻网 杜宜谙 摄

  蔡英文:无比困难的决定

  年轻人:还不都是你造成的

  蔡英文在记者会上声称,延长兵役是“无比困难的决定”,还称“只要台湾够强,青年就不用上战场”。

  岛内年轻人对蔡英文的说辞并不买账:“还不都是你造成的。”

  有台湾网友直言:“问题不是服役多久,问题是为何走到兵役要延长,是谁造成的。答案大家心知肚明”。还有网友讽刺,“票投民进党,青年上战场”“为了美国优先,台湾人年年缴保护费、吃莱猪、献上台积电……结果老美还嫌不够……”。

台湾网友评论截图

  此前,也有岛内民调显示,针对“若两岸开战是否愿意上战场”问题,高达65.2%民众表示不愿意,其中20至29岁不愿上战场比例高达七成。

  暨南国际大学公共行政与政策学系教授柯于璋表示,那些反对“九二共识”的人从没能拿出一个像样的主张,只会叫嚣、反对,最终也只能把两岸情势逼到墙角;这些人不仅拿不出像样的主张,还只能靠延长兵役壮胆,声称只要台湾强盛,年轻人就不用上战场。

  延长兵役的背后,

  “选票”和“美国人”扮演什么角色?

  有台媒分析,为了争取台湾人对延长兵役的支持,民进党当局洋洋洒洒写了26页的说帖。然而,除役男薪水大幅增加,役期纳入劳保年资,还提出分年分期入营,大学4年同时完成学业与役期的构想,摆明讨好役男与家属。

  《中国时报》刊文称,让念大学的役男兼顾学业与役期,就是在抢短线,只为2024年选举。这个构想若要可行,最可能的办法就是大学生利用寒暑假去当兵,等于将役期拆成分期支付,这样训出来的兵,比现在4个月的军事训练役还不如,防务部门怎么会答应?当局难道不知道方案不可行?但仍释出研议讯息,目的就只有一个,降低2024年“大选”对民进党选举的冲击。这是标准的选举计算。

  而对于台湾宣布的征兵改革,美国白宫发言人在回复台湾“中央社”询问时表示“欢迎”。这名发言人声称,美方会依循“与台湾关系法”与“一个中国”政策承诺,持续协助台湾维持足够的自我防卫能力。

  岛内网友纷纷就此吐槽,“摆明了美国把台湾人民当炮灰在看”“台湾延长役期 美国表态肯定 民进党完成主人任务”“被人卖了还帮别人数钱”“募兵装模作样大可精简,改征兵浪费年轻人宝贵青春作美国梦数馒头?”

  对此,有台湾学者分析,目前台当局的作法,只能暂时缓解来自华府的压力,相信后续华府仍会持续针对台湾防务支出、建军规划、装备采购、战术战法与役期等项目,进行“关切”。

资料图:台湾陆军学员训练画面。图片来源:台湾中时新闻网

  备战可以避战?

  和平才能避战!

  台湾《中国时报》28日的一则评论直指,自蔡政府上台以来,持续操作“抗中保台”;但蔡政府从来不诚实告诉民众,搞“抗中保台”不是“请客吃饭”那么轻松,绝对是要付出代价的。

  孙文学校总校长张亚中28日也发表评论表示,“兵役延长”一旦落实,它只是个起步,台湾未来必须还要付出更多的代价继续增购武器,也让台湾成为美国的军火库。

  “备战才能避战”是一种似是而非的思维,要备多少军备,征募多少兵力,才能达到“避战”的效果?如果台湾确定要用“备战”的思维,那么未来防务预算必须大幅提升,“延长兵役”为1年绝对不够。

  张亚中说,台湾人民很不幸,有一个以美国马首是瞻,不在乎台湾命运的领导人;有个唯唯诺诺,看到美国就只会点头遵命的政党。两岸关系是台湾的生死大事,但民进党当局只会用“延长兵役、增加军备、依靠美国”等陈旧方法来因应,拱手将台湾的未来交给美国来操盘。

  “用创造两岸和平来确保台湾安全才是唯一的思路。”张亚中最后说道。

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                                                                                                                                                                                                                                                      05

                                                                                                                                                                                                                                                      做刑侦

                                                                                                                                                                                                                                                      日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

                                                                                                                                                                                                                                                    图源:中国机械工程学会

                                                                                                                                                                                                                                                      06

                                                                                                                                                                                                                                                      助行走

                                                                                                                                                                                                                                                      2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

                                                                                                                                                                                                                                                      机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

                                                                                                                                                                                                                                                    图源:环球网

                                                                                                                                                                                                                                                      07

                                                                                                                                                                                                                                                      做清洁

                                                                                                                                                                                                                                                      目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人

                                                                                                                                                                                                                                                    图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                      08

                                                                                                                                                                                                                                                      忙配药

                                                                                                                                                                                                                                                      零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

                                                                                                                                                                                                                                                      这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

                                                                                                                                                                                                                                                    图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                      09

                                                                                                                                                                                                                                                      进厨房

                                                                                                                                                                                                                                                      美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

                                                                                                                                                                                                                                                    图源:pixabay

                                                                                                                                                                                                                                                      10

                                                                                                                                                                                                                                                      帮搜救

                                                                                                                                                                                                                                                      哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

                                                                                                                                                                                                                                                      根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

                                                                                                                                                                                                                                                    图源:网络

                                                                                                                                                                                                                                                      机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

                                                                                                                                                                                                                                                      知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

                                                                                                                                                                                                                                                      审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

                                                                                                                                                                                                                                                      参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

                                                                                                                                                                                                                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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